건설공사에서 공사비 계획 및 관리를 위한 코스트 모델은 공사입찰$\cdot$계약단계에서 도급공사비 결정에 중요한 기능을 담당할 뿐만 아니라 건설사업 수행 전 단계에 걸쳐 건설공사에 소요될 비용을 추적, 관리하여 주어진 예산범위 내에서 최적의 목적물을 설계 시공하여 궁극적으로 발주자의 투자비용에 대한 가치를 극대화하고 비용관리업무의 적정성을 도모하는 기능을 담당하고 있다. 그동안 내역입찰방식을 널리 채택하고 있는 건설공사에서 내역서는 공사비 예측 및 계획 등 공사관리에 있어서 중요한 수단으로 활용하여 왔으나, 현행 내역모델은 공사비의 예측 및 비용관리 측면에서 지나치게 상세하며, 공사계획 및 관리 업무와 연계시키는데도 한계가 있는 것으로 지적되고 있다. 건설공사를 구성하는 세부 단위작업에 소요되는 비용은 모두 중요한 관리대상이지만, 단위작업의 내용에 따라 비용이 차지하는 비중과 코스트 결정에 미치는 영향력에는 차이가 있다. 이러한 비용결정의 구조적 메커니즘에 착안하여 본 연구에서는 건설공사 비용결정에 중요한 영향을 미치는 작업내용을 규명하여 정확성을 유지하면서 단순 간결한 코스트 예측모델을 제안 및 검증하는 것을 목적으로 하고 있다.
최첨단 정보통신 기술의 급속한 발전과 구성주의 학습 이론을 기반으로 등장한 원격 교육에서는 학습자가 자신의 학습 과정을 주관함으로써 자신에게 필요한 지식과 기술을 습득하는 자기주도적 학습이 이루어진다. 그러나 웹 기반 원격 교육이나 구성주의에서 학습자 중심적, 주도적 학습을 강조 했을 때 그것이 곧 교사로부터의 해방이나 자유방임적 교육을 의미하는 것은 아니다. 따라서 본 논문에서는 교사 에이전트를 활용하여 학습자를 다양한 수준별로 지도할 수 있는 원격 교육 시스템 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 모델에서 교사 에이전트는 학습자 정보를 바탕으로 학습자 개개인의 학습 수준에 맞는 학습 모델을 생성하고 평가에 의해 학업 성취 정도를 파악하여 다음 단계로의 학습 진행 여부를 제어한다. 이를 통하여 웹기반 원격 교육이 제공하는 학습 자원이 아무 목적없이 정보 검색 자체로 활용되는 문제점을 해결하고 진정한 학습자 중심의 교육을 실현할 수 있는 기반을 마련할 수 있다.
Technology has been viewed at various stages of civilization as leading to future progress. The building, its services systems and management of the work process all contribute to the well-being of people within an organization. Productivity relies on there being a general sense of high morale and satisfaction with the workplace. Now buildings are considered as providing a milieu for human creativity. Flexibility, adaptability, service integration and high standards of finishes offer an intelligence threshold. Building Automation System(BAS) - controlled lighting systems may offer incremental energy saving. Conventional Lighting control systems often control equipment in a single room or over the limited area, because they are centralized control systems, which means that all the controlled circuits must be wired to a single control panel. The computers used by these systems are typically dedicated microprocess that perform only lighting control functions. By comparison, modern Building automation systems are distributed control system, which means that their computing hardware and software are distributed as a network that microprocessor-based control modules and standard PC. PLC(Programmable Logic controller) is extensible virtually without limits, so that all the lighting in a facility can be controlled by single, unified system - the same system that also can control and monitor the building's HVAC, security, and manufacturing processed, elevators, and more. A Building automation system can control light using schedules, manual controls, occupancy sensors, and photosensors, either singly or in combination. Building Lighting control and monitoring system will be for a energy saving and efficient building management system.
Deep learning (DL) is a subset of machine learning and artificial intelligence that has a deep neural network with a structure similar to the human neural system and has been trained using big data. DL narrows the gap between data acquisition and meaningful interpretation without explicit programming. It has so far outperformed most classification and regression methods and can automatically learn data representations for specific tasks. The application areas of DL in radiation oncology include classification, semantic segmentation, object detection, image translation and generation, and image captioning. This article tries to understand what is the potential role of DL and what can be more achieved by utilizing it in radiation oncology. With the advances in DL, various studies contributing to the development of radiation oncology were investigated comprehensively. In this article, the radiation treatment process was divided into six consecutive stages as follows: patient assessment, simulation, target and organs-at-risk segmentation, treatment planning, quality assurance, and beam delivery in terms of workflow. Studies using DL were classified and organized according to each radiation treatment process. State-of-the-art studies were identified, and the clinical utilities of those researches were examined. The DL model could provide faster and more accurate solutions to problems faced by oncologists. While the effect of a data-driven approach on improving the quality of care for cancer patients is evidently clear, implementing these methods will require cultural changes at both the professional and institutional levels. We believe this paper will serve as a guide for both clinicians and medical physicists on issues that need to be addressed in time.
본 연구에서는 장애인의 이동을 방해하는 도로 경사와 같은 물리적 장벽을 제거하는 데 필요한 정보를 제공하는 일련의 과정을 진행한다. 실험을 통해 고령층, 장애인이 안전하게 목적지로 이동하는데 필요한 IoT 기반 시스템 구현이 가능하도록 하는 정량화된 노면 평탄도 지수를 구현한다. 이를 위해 사전 연구로 자이로스코프를 이용한 노면 측정 장치를 고안하였다. 본 연구에서는 주행 중 노면의 거칠기, 평탄도를 확인하기 위해 자이로스코프로부터 X, Y변위, 가속도변위 세 가지 변수를 계측하였고 측정된 데이터의 연산과정을 통해 노면의 거칠기와 평탄도를 0 ~ 100으로 정량화하는 1차 가공 과정을 수행하였다. 이를 다시 4단계로 구분하여 지도에 표시하여 사용자에게 제공할 수 있는 알고리즘을 구현하였으며, 최종적으로 장애인 및 노인 전동휠체어 사용자가 기본 이동성을 확보할 수 있는 시스템을 구축하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.73-82
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2022
Early detection continues to be the mainstay of breast cancer control as well as the improvement of its treatment. Even so, the absence of cancer symptoms at the onset has early detection quite challenging. Therefore, various researchers continue to focus on cancer as a topic of health to try and make improvements from the perspectives of diagnosis, prevention, and treatment. This research's chief goal is development of a system with deep learning for classification of the breast cancer as non-malignant and malignant using mammogram images. The following two distinct approaches: the first one with the utilization of patches of the Region of Interest (ROI), and the second one with the utilization of the overall images is used. The proposed system is composed of the following two distinct stages: the pre-processing stage and the Convolution Neural Network (CNN) building stage. Of late, the use of meta-heuristic optimization algorithms has accomplished a lot of progress in resolving these problems. Teaching-Learning Based Optimization algorithm (TIBO) meta-heuristic was originally employed for resolving problems of continuous optimization. This work has offered the proposals of novel methods for training the Residual Network (ResNet) as well as the CNN based on the TLBO and the Genetic Algorithm (GA). The classification of breast cancer can be enhanced with direct application of the hybrid TLBO- GA. For this hybrid algorithm, the TLBO, i.e., a core component, will combine the following three distinct operators of the GA: coding, crossover, and mutation. In the TLBO, there is a representation of the optimization solutions as students. On the other hand, the hybrid TLBO-GA will have further division of the students as follows: the top students, the ordinary students, and the poor students. The experiments demonstrated that the proposed hybrid TLBO-GA is more effective than TLBO and GA.
온라인 공익프로젝트 '앤트 프레스트'는 2016년 8월부터 운영이 시작되었고, 사막화지역에 1억 이상의 나무를 심었으며, 공익활동을 현재까지 지속되고 있다. 온라인은 통신망이 발달하여 생성된 산물이며, 이를 바탕으로 진행된 공익 프로젝트도 전통적인 공익활동과 달리 공익사업의 투신보다 공익지원정신을 더 중요시하고 있다. 이에 따라 본 연구는 온라인 공익을 지지하는 사용자와 온라인 공익진행과정의 상호작용관계를 파악하여 사용자가 지속적으로 온라인 공익을 지지하는 핵심요소를 도출하는데 목적이 있고, 핵심요소를 도출하기 위하여 연구를 4 단계로 진행하였다. 첫째, 온라인 공익에 관한 선행연구를 검토하여 온라인 공익의 특징을 파악한다. 둘째, 앤트 프레스트의 공익 성격에 대해 판단하고, 프로젝트 진행과정을 조사한다. 셋째, 앤트 프레스트의 이용률을 검토하고, 이용자의 속성에 대해 분류한다. 넷째, 인터뷰 조사를 실시하여 온라인 공익프로젝트와 사용자의 상호작용관계를 연출한다. 그 결과, 온라인 공익프로젝트는 사용자, 운영자, 협조자로 인하여 공익과정을 완성하며, 사이버 공간에서 에너지 수집하는 과정과 현실의 공익행위 완성을 연결시키는 중요한 요소가 참여도이며, 참여도로 인하여 사용자가 공익 프로젝트를 지속하는 결론을 도출하였다.
흰쥐에 thioacetamide(TAA)를 투여하면 간성뇌장애가 유발된다. 두가지 행동 상태(꼬리 접촉자극 및 미자극)와 세 단계의 신경학적 이상의 단계(정상, 약한 운동실조, 심한 운동실조)별로 뇌파를 기록하였고, 뇌파 스펙트럼 및 대역 분석을 통하여 간성뇌장애 진행동안 뇌파의 정량적인 변동을 관찰하였다. 정상 쥐에서 자극은 $theta(3.5{\sim}8\;Hz)$ 및 $gamma(30{\sim}50\;Hz)$ 대역의 power을 증가시켰다. 운동실조가 있는 쥐에서 이러한 변화가 일어나지 못하였다. 꼬리 자극을 하는 상태에서 theta 대역의 변화는 gamma 대역의 변화 보다 더욱 일찍 관찰되었다. 신경학적 행동 단계가 심해짐에 따라서 $beta3(21{\sim}30\;Hz)$ 및 gamma 대역에서 power가 점차적으로 감소하였다. 또한 간성뇌장애의 신경학적 증상은 benzodiazepine계 물질에 의하여 야기된다는 가설이 있으므로 beta power의 증가가 관찰될 것으로 기대하였으나 이 연구에서는 관찰하지 못하였다. 이 결과들로 미루어 볼때 이 연구에 사용된 스펙트럼 및 대역 분석이 간성뇌장애동안 신경학적 증상의 정도를 정량화 할 수 있다고 생각된다.
본 논문에서는 ICT(Information and Communications Technology) 산업 관련 기술을 주제로 경상북도의 특허출원 동향과 특허맵 중 하나인 특허 포트폴리오 분석을 적용하여 ICT 기술의 향후 방향을 살펴본 연구이다. 이에 본 연구는 경북지역 ICT 산업의 기술 동향 및 기술개발 실태를 특허정보를 통해 살펴보고, 특허 포트폴리오 분석을 통한 지역 ICT 산업의 기술방향 정도를 가늠하여, 연구개발전략 수립에 활용되는 것을 그 목적으로 한다. 경상북도에서 출원된 특허를 대상으로 국제특허분류(IPC: International Patent Classification) 별 기술동향 파악을 하였고 향후 미래유망기술 도출에 대해 분석하였다. 동향파악을 위해서는 ICT 분류코드에 의거하여 각 부문별로 출원된 특허에 대해 분석하였다. 그 결과 경상북도의 특허 출원 동향과 기술별 점유율 및 구간별 특허활동 현황, ICT 중분류 기술별 특허 출원 동향, ICT 기술시장 성장단계현황, 연구주체별 특허 출원 동향, 연구주체 간 공동연구 현황, 주요 출원인 특허 출원 동향 분석 등의 분석결과를 제시하였다. 또한 유망기술 도출을 통해 경북 ICT산업의 기술적 방향을 살펴보았다. 연구결과를 바탕으로 경북 ICT 산업의 기술 경쟁력 확보에 기여하고자 하였고, 더불어 향후 ICT 산업기술의 지향 방향과 기술정책 전략 수립에 도움이 되고자 하였다.
이 연구의 목적은 아두이노를 활용한 디자인씽킹 기반의 중학생 메이커 교육 프로그램을 개발하고 적용하여 효과를 확인하는 것이다. 메이커 교육 프로그램의 개발은 PDIE모형에 따라 준비, 개발, 실행, 평가의 4단계로 이루어졌다. 이 연구에서는 문헌 고찰을 바탕으로 개발된 메이커 교육 프로그램을 전문가 타당도 검증과 학생 대상 예비 적용을 통해 개선하여 중학교 동아리 수업에 적용하였으며, 양적 및 질적자료의 분석을 바탕으로 효과를 확인하였다. 또한 수업 과정에서 발견된 개선점을 보완하여 프로그램의 개발을 완료하였다. 위와 같은 과정으로 수행된 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 중학교에서 활용할 수 있도록 2015개정 교육과정 분석 내용을 토대로 아두이노 활용 방안과 사회적 관심도를 고려하여 메이커 교육 프로그램의 주제를 선정하였다. 둘째, 선정된 주제를 토대로 개발한 메이커 교육 프로그램은 메이커 기초 학습 4차시와 디자인씽킹 기반의 메이킹 체험 16차시로 구성되어있다. 셋째, 개발된 메이커 교육 프로그램을 중학생 20명을 대상으로 적용한 결과, 중학생의 융합인재소양 향상에 유의미한 효과가 있었지만 기술에 대한 흥미와 기술 분야 진로 지향에는 유의미한 변화가 나타나지 않았다. 하지만 적용 대상학생이 20명이므로 결과를 일반화하기에는 한계가 있다. 넷째, 학습자들은 직접 설계하고 만들어가는 활동에 큰 흥미를 느꼈으며 아두이노를 통해 피지컬 컴퓨팅을 구현했던 경험에 긍정적 가치를 부여했다. 또, 메이커로 활동한 학습자들은 자발적 참여와 공유를 핵심으로 한 메이커 정신을 실천하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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